在图像处理中,通过K-Means聚类算法可以实现图像分割、图像聚类、图像识别等操作,本小节主要用来进行图像颜色分割。假设存在一张100×100像素的灰度图像,它由10000个RGB灰度级组成,我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压...
对于灰度图像,K-means聚类算法可以将像素点聚类成K个簇,然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点,从而实现图像颜色的量化压缩和层级分割。 2. 彩色图像分割 对于彩色图像,K-means聚类算法可以按照颜色特征将图像分割成不同的区域。算法将图像中的每个像素点视为一个数据点,并根据其颜色值(如RGB值)进行聚类...
使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。 代码语言:javascript 复制 ab=lab_he(:,:,2:3);ab=im2single(ab);nColors=3;%重复三次聚类,避免局部最优 pixel_labels=imsegkmeans(ab,nColors,'NumAttempts',3); 对于输入中的每个对象,imsegkmeans 会返回一个对应于簇的索引或标签。用像素的标签标...
单独显示簇k,其他簇都用白色代替 kmeans算法进行图像分割 效果如下 与上面的mean shift算法区别十分大 具体体现为颜色更加暗淡 最后 部分代码如下 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import pylabimport numpy as npfrom sklearn import clusterimport matplotlib.pyplot as pltsamples = np.loadtxt...
直方图法:对图像的颜色建立直方图,而直方图的波峰波谷能够表示一块区域的颜色值的范围,来达到分割的目的。 特定理论:基于聚类分析、小波变换等理论完成图像分割。 3. 实例描述 目标:利用K-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类。 输出:同一聚类中的点使用相同颜色标记,不同聚类颜色不同。
K-means算法用于聚类分析,广泛用于机器学习领域。 下面借用百度百科的解释,个人觉得讲的还算清楚: k-means 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对...
3、k-means聚类分割 这里使用的图片是62mp418.jpg import numpy as npimport cv2from sklearn.cluster import KMeans imgData = []img = cv2.imread('62mp418.jpg') imginfo=img.shaperow=imginfo[0]col=imginfo[1]deep=imginfo[2]for i in range(0,r...
166 -- 25:09 App 016图像分割——1基于聚类的分割 3772 -- 0:33 App 数字图像处理:Matlab图像分割算法 206 -- 0:54 App 【图像分割】基于matlab C均值聚类C_FCM图像分割【含Matlab源码 3718期】 190 -- 3:28 App 基于Python编写的聚类算法Kmeans和HAC进行的图像分割 1.3万 1 4:03 App 【MATLAB...
1 K-means算法 实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新...
KMeansClustering.m function idx = KMeansClustering(X, k, centers) % Run the k-means clustering algorithm. % % INPUTS % X - An array of size m x n containing the...